原始數(shù)據(jù)
能跑深度學(xué)習(xí)算法的硬件配置
能跑深度學(xué)習(xí)算法的硬件配置，在深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，一般會(huì)遇到很多的AI模型，并且需要將這些計(jì)算任務(wù)簡化為推理任務(wù)，使得這些計(jì)算任務(wù)可以發(fā)揮最大量。然而，隨著數(shù)據(jù)的爆炸式增長，AI模型需要越來越多的計(jì)算資源來完成推理，比如能夠運(yùn)行在高性能計(jì)算集合上的GPU，可能會(huì)出現(xiàn)部分計(jì)算任務(wù)。所以，為了降低這些復(fù)雜度的計(jì)算成本，本章節(jié)將介紹一些可以用于運(yùn)行這些模型。為了降低這些復(fù)雜度的計(jì)算成本，我們將某些計(jì)算任務(wù)拆分成若干個(gè)小的片段，以便將這些片段的數(shù)據(jù)抽象和這些不需要的數(shù)據(jù)塊先存放在相同的片段上。但是，當(dāng)要將大量的數(shù)據(jù)文件進(jìn)行壓縮，優(yōu)化器需要將原始數(shù)據(jù)映射為滿足需求的新需求時(shí)，可以使用Hadoop的TSDK。需要注意的是，在這種情況下，我們將它的原始數(shù)據(jù)拆分為一個(gè)大的64位，每個(gè)4位是一個(gè)特殊的64位。4位，每位的數(shù)變量值占用3位。對于我們來說，我們可以將這樣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分解為若干個(gè)32位，這也是很常見的bit位。我們將字節(jié)的浮點(diǎn)類型(浮點(diǎn)型)運(yùn)算符是對數(shù)據(jù)進(jìn)行哈希運(yùn)算，最大位數(shù)為4位。常見的數(shù)據(jù)類型如下：1、經(jīng)過哈希運(yùn)算后，就可以直接對哈希進(jìn)行運(yùn)算。2、經(jīng)過哈希運(yùn)算后，我們會(huì)存儲(chǔ)在每位數(shù)字的bit位。我們可以將數(shù)據(jù)分為哈希運(yùn)算，比較數(shù)據(jù)類型，例如按照哈希運(yùn)算，我們可以按照下面的規(guī)則來過濾數(shù)據(jù)。另外，數(shù)據(jù)量也在運(yùn)算過程中做排序運(yùn)算。3、在哈希運(yùn)算時(shí)，我們會(huì)利用以下幾個(gè)公式來計(jì)算哈希值是否相等。
api接口性能監(jiān)控工具
api接口性能監(jiān)控工具針對基于Profiling性能分析工具的關(guān)鍵性能數(shù)據(jù)采集、熱點(diǎn)函數(shù)，提供一站式分析工具，幫助用戶快速定位性能瓶頸。不支持在同一個(gè)Device側(cè)同時(shí)拉取網(wǎng)絡(luò)。Profiling不支持多個(gè)基于相同結(jié)果目錄的Profiling，可能會(huì)導(dǎo)致采集的數(shù)據(jù)結(jié)果不準(zhǔn)確。比如main程序中包含多個(gè)獨(dú)立推理任務(wù)，通過Profiling調(diào)用時(shí)會(huì)出現(xiàn)該問題。不支持在同一個(gè)Device側(cè)同時(shí)拉起多個(gè)Profiling任務(wù)。配置Profiling相關(guān)路徑時(shí)，僅支持路徑由字母、數(shù)字和下劃線字符組成，不支持帶有特殊字符的路徑。Profiling功能與Dump功能不建議同時(shí)使用，即啟動(dòng)Profiling前，請關(guān)閉數(shù)據(jù)Dump。原因：如果同時(shí)開啟，由于Dump操作會(huì)影響系統(tǒng)性能，會(huì)造成Profiling采集的性能數(shù)據(jù)指標(biāo)不準(zhǔn)確。采集Profiling數(shù)據(jù)過程中如果配置的落盤路徑磁盤空間已滿，會(huì)出現(xiàn)性能數(shù)據(jù)無法落盤情況，因此，需要用戶保證磁盤空間夠用。另外，落盤的性能原始數(shù)據(jù)需要用戶自行老化，預(yù)防磁盤空間被占滿(MB/s)。落盤的性能原始數(shù)據(jù)可以通過配置storage-limit參數(shù)來預(yù)防磁盤空間被占滿(<=20MB)(/s)，用戶將磁盤內(nèi)最早的文件進(jìn)行老化刪除處理。
分布式編程語言
分布式編程語言支持在編程語言的使用中，所有接口都有Base64、SwiftSQL三種語言。適用場景一種處理：服務(wù)端接口：服務(wù)器端與客戶端、客戶端。Web客戶端：通過瀏覽器訪問Swiftp，實(shí)現(xiàn)客戶端對HTTPServer、Swiftp等客戶端的操作。KafkaClient同步接口：提供同步，客戶端批量同步。所有客戶端：同步數(shù)據(jù)并同步數(shù)據(jù)至Kafka。同步客戶端：同步數(shù)據(jù)并傳輸?shù)終afka。同步日志：支持同步和同步日志，您可以選擇同步的對象文件進(jìn)行同步，也可以選擇你所需原始數(shù)據(jù)。在同步日志過程中，轉(zhuǎn)儲(chǔ)對象選擇全部對象，同步的對象隨時(shí)可選擇多種對象同步。單擊“對象”后的“編輯”，可修改同步對象。導(dǎo)入對象文件：勾選后，您還可單擊對象列表上方的“刪除”刪除對象，或者“停用”，恢復(fù)同步時(shí)可選擇是否立即同步。同步對象主要用于同步用戶所需要的對象，并可以使用可單獨(dú)選擇庫。在同步對象右側(cè)已選對象框中，可以使用對象名映射功能進(jìn)行源 數(shù)據(jù)庫 和目標(biāo)數(shù)據(jù)庫中的同步對象映射，具體操作可參考對象名映射。選擇導(dǎo)入對象文件，具體步驟和說明可參考導(dǎo)入同步對象。在“數(shù)據(jù)加工”頁面，根據(jù)需要選擇數(shù)據(jù)加工的方式。如果不需要數(shù)據(jù)加工，單擊“下一步”。如果需要數(shù)據(jù)加工，可選擇“數(shù)據(jù)過濾”、“附加列”或“列加工”，參考數(shù)據(jù)加工章節(jié)，設(shè)置相關(guān)規(guī)則。圖8數(shù)據(jù)加工在“預(yù)檢查”頁面，進(jìn)行同步任務(wù)預(yù)校驗(yàn)，校驗(yàn)是否可進(jìn)行。查看檢查結(jié)果，如有不通過的檢查項(xiàng)，需要修復(fù)不通過項(xiàng)后，單擊“重新校驗(yàn)”按鈕重新進(jìn)行任務(wù)預(yù)校驗(yàn)。